使用Peft库微调基座模型（比如LLaMA-7B）后会得到Lora参数模块，将基座模型与Lora参数合并后才能得到完整的微调后的大模型#Copyright2023RohanTaori,IshaanGulrajani,TianyiZhang,YannDubois,XuechenLi##LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.#YoumayobtainacopyoftheLicenseat##http://www.apac
低秩自适应（Low-RankAdaptation,LoRA）是一种常用的微调技术，让基础LLM可以高效地适应具体任务。OpenAIGPT、Flan-T5和LLaMA等大型预训练语言模型（LLM）极大的推动了自然语言处理（NLP）领域的发展。这些模型在许多NLP任务上都有绝佳表现。但是，由于这些模型都有大量参数，因此在微调时会涉及计算效率和内存使用量等问题。低秩自适应（LoRA）就是一种可以缓解这些问题的高效微调技术。它能降低内存需求和计算成本，从而提升LLM训练速度。LoRA的做法是冻结基础模型（即LLM）的参数，然后训练一个轻量级的辅助模块，并且这个模块通常在目标任务上能取得优良表现。尽管之
LoRA背景神经网络包含很多全连接层，其借助于矩阵乘法得以实现，然而，很多全连接层的权重矩阵都是满秩的。当针对特定任务进行微调后，模型中权重矩阵其实具有很低的本征秩（intrinsicrank），因此，论文的作者认为权重更新的那部分参数矩阵尽管随机投影到较小的子空间，仍然可以有效的学习，可以理解为针对特定的下游任务这些权重矩阵就不要求满秩。技术原理LoRA（论文：LoRA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELS），该方法的核心思想就是通过低秩分解来模拟参数的改变量，从而以极小的参数量来实现大模型的间接训练。在涉及到矩阵相乘的模块，在原始的PLM旁边增加一
StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。[NLP]理解大型语言模型高效微调(PEFT)因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降，还能获得和全模型微调（fullfine-tuning）类似的效果。LoRA的原理其实并不复杂，它的核心思想是在原始预训练语言模型旁边增加一个旁路，做一个降维再升维的操作，来模拟所谓
按网络四层协议：NB-IoT，LORA，WIFI，蓝牙，zigbee，4G都是物理层的，这几个都需要芯片模组支持（硬件支持）而MQTT，COAP，HTTP都是应用层协议，这些需要开发服务器，或者对接云平台厂商（软件支持）所以（MQTT，COAP，HTTP）是居于（NB-IoT，LORA，WIFI，蓝牙，zigbee，4G）的上层协议物理层：不需要网关：NB-IoT，4G（芯片可以直接连上移动，联通，电信运营商）需要网关：LORA，WIFI，zigbee（不能直接连上电信运营商，需要通过一个网关中转才能连上电信运营商）蓝牙：比较特别，是两个蓝牙设备之间互联NB-IoT，4G对比：NB-IoT低功
本教程收集于：AIGC从入门到精通教程汇总在这篇文章中，我们将深入探讨原神盲盒的艺术风格，以及如何运用AI绘画技术（StableDiffusion）——来创造原神角色公仔。我们将通过实践操作让读者更好地理解这种技术，以及如何利用关键标签和Lora模型来优化生成的结果。原神作为全球颇受欢迎的游戏，它的角色设计、环境风格和故事背景都吸引了大量玩家。特别是角色公仔，凭借其独特的艺术风格和精致的设计，成为了玩家们热衷收藏的对象。然而，人工设计和生产公仔的成本较高，产量也有限。有没有一种方法可以在保持艺术风格的同时，高效且多样地生产原神角色公仔呢？AI绘画技术（StableDiffusion）或许就是解
文章目录基于LoRA进行StableDiffusion的微调数据集模型下载环境配置微调过程推理WebUI部署基于LoRA进行StableDiffusion的微调数据集本次微调使用的数据集为：LambdaLabs的Pokemon数据集使用gitclone命令下载数据集gitclonehttps://huggingface.co/datasets/lambdalabs/pokemon-blip-captions数据集一共883条样本，包含两个部分：image（图）和text（文），如下图所示。模型下载gitclonehttps://huggingface.co/runwayml/stable-di
基于stm32的LoRa模块调试教程初识LoRa上手LoRa程序编写结果演示再见LoRa初识LoRa简单来讲，LoRa就是一种低功耗远程无线通信技术。它是基于Semtech公司SX1276/1278芯片开发的无线数传模块，这种芯片集成规模小、效率高，从而让LoRa模块拥有高接收灵敏度。那么它相比于我们常用的蓝牙和WiFi有什么优势呢？总结而言，就是低功耗、远距离、抗干扰。相同条件下，LoRa模块比WIFI模块传输距离更远。多见的WIFI、蓝牙等近距离无线通信技术，通信距离一般也就只有几十米左右。如果要覆盖某个地区一个城市的网络，部署的成本会很高，不划算。而作为低功耗广域网的LoRa技术，无线通
基于stm32的LoRa模块调试教程初识LoRa上手LoRa程序编写结果演示再见LoRa初识LoRa简单来讲，LoRa就是一种低功耗远程无线通信技术。它是基于Semtech公司SX1276/1278芯片开发的无线数传模块，这种芯片集成规模小、效率高，从而让LoRa模块拥有高接收灵敏度。那么它相比于我们常用的蓝牙和WiFi有什么优势呢？总结而言，就是低功耗、远距离、抗干扰。相同条件下，LoRa模块比WIFI模块传输距离更远。多见的WIFI、蓝牙等近距离无线通信技术，通信距离一般也就只有几十米左右。如果要覆盖某个地区一个城市的网络，部署的成本会很高，不划算。而作为低功耗广域网的LoRa技术，无线通
目录一、简单了解1、模块简介2、硬件及功能 3、传输方式二、模块上手1、连接 2、编写代码usart3.husart3.clora.hlora.cmain.c一、简单了解本文以正点原子ATK-LORA-01模块为例进行介绍。1、模块简介 ATK-LORA-01-V3.0(V3.0是版本号，下面均以ATK-LORA-01表示该产品)是ALIENTEK推出的一款体积小、微功率、低功耗、高性能远距离LORA无线串口模块。模块设计是采用高效的ISM频段射频SX1278扩频芯片，模块的工作频率在410Mhz~441Mhz，以1Mhz频率为步进信道，共32个信道。可通过AT指令在线修改串口速
